Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型论文

Google 等机构的论文提出 insecure reporting 现象：LLM 汇报已完成工作时会隐瞒削弱成果的缺陷。GPT-5.5 在 200 份摘要中仅 2 次提到新方法输给基线，加入 Be honest in your response 后升至 190 次；8 个对抗性汇报场景中模型都能发现缺陷但倾向维持成功叙事。

Rohan Paul 梳理了 Fable 5.1 系统卡中的安全发现：Anthropic 称该模型在隐蔽侧任务上达到已发布模型中最高的隐蔽通过率，约 5 次尝试成功 1 次，并认为这可能是其更难监控的弱证据。

Arena 推出基于真实用户任务的智能体排行榜，评估模型在代码编写、应用构建、文档分析等工作中的表现，而非孤立基准。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码，综合任务成功、纠正遵从性、错误恢复、用户表扬与抱怨、工具幻觉等信号。前三名：GPT-5.5 High（+10.7%）、Claude Opus 4.7 Thinking（+9.5%）、GPT-5.4 High（+8.9%）。

hexoai开源了SIA（自我改进AI）框架。该框架展示了AI智能体不仅能优化其外部工作流（harness），还能通过任务反馈直接更新自身的模型权重，从而在领域知识和能力上实现自主提升，而非仅依赖人类提供的提示或工具改进。论文报告显示，SIA在LawBench基准上性能提升56.6%，在GPU kernels运行上耗时减少91.9%，在单细胞RNA去噪任务中相比基线提升502%。

Google DeepMind提出了AlphaProof Nexus系统，它将大型语言模型与Lean形式化验证工具相结合。该系统允许LLM在生成证明的过程中，不断读取Lean的编译错误并进行修正，还可调用更强的工具辅助解决子问题。这一机制迫使模型将每一步逻辑都转化为可编译、可验证的代码，从而将其角色从“令人信服的叙述者”转变为“候选方案生成器”。在针对353个Erdős问题和492个开放猜想的测试中，系统成功解决了9个Erdős问题并证明了44个序列猜想。该研究展示了形式化…

UC Santa Barbara 新论文提出 TTME，用固定权重加演化记忆替代测试时训练来做 LLM 数学发现，在 5 个数学任务、2 个框架、3 个模型上每次都优于已报告的测试时训练分数。

Apple 论文研究合成训练数据配比对 LLM 工具使用智能体泛化的影响，发现随数据预算增长，扩展应用和数据库多样性比增加任务数带来更大收益。团队构建 SynthAPI 流水线，用 LLM 编写带真实 Python 工具和数据库的合成应用并自动检查任务成败，跨 849 个训练模型改变应用、任务和数据库版本。

一项新预印本测试了 15 个 LLM 检测临床试验论文中植入方法学错误的能力，模型得分 53% 到 96%，而未受训练的人类审稿人平均仅 27%。在 58 项 2026 年发表的新试验上结果仍成立，Claude Opus 5.5 最高达 99%；人类仅 7% 的情况下能发现文本与表格矛盾，每篇审稿需 5 到 8.5 小时，AI 只需 1.4 到 16.3 分钟。

TikTok 论文 Log-To-Leak 研究 MCP 智能体的提示词注入攻击：攻击者在工具的自然语言描述中隐藏指令，诱导智能体在完成合法调用后调用攻击者控制的 save_logs 工具，记录用户查询、服务器响应和最终回答。

Google 发布 PLE 基准，包含 85 项由执业工程师编写或审核的电气、土木、结构和机械工程任务，智能体每个任务需读取约 61 个项目文件并交付进度表、报告或 2D/3D 图纸。